Zdravotnictví
AI, která čte snímky srdce rychleji než lékař
mlj.solutions
mlj.solutions Kardiologické vyšetření v Bangladéši. Stejná přesnost jako v Curychu. Zadarmo. ODySSeI je open-source AI, která analyzuje snímky srdečních tepen během sekund. Detekuje léze, odhaduje závažnost zúžení. Testovaná na 2149 pacientech z Evropy, Ameriky i Asie. Cíl není nahradit lékaře. Cíl je dát mu nástroj, který vidí vždy stejně. 👉 Kde si myslíš, že AI v medicíně pomáhá nejvíc?
Zobrazit na Instagramumlj.solutions
mlj.solutions Kardiologické vyšetření v Bangladéši. Stejná přesnost jako v Curychu. Zadarmo. 🫀 Nová AI dokáže analyzovat EKG se stejnou přesností jako špičkový kardiolog a to kdekoliv na světě. Bez čekacích lhůt. Bez nákladů. Bez rozdílu, kde žiješ. Je tohle budoucnost zdravotnictví? Celé video ve čtvrtek. 🎬 👉Zažili jste někdy situaci, kdy jste neměli přístup ke správné péči?
Zobrazit na InstagramuO čem studie je
Interpretace koronárních angiografií je klinický standard pro diagnostiku onemocnění srdečních tepen, ale výsledky se liší podle toho, kdo snímek hodnotí. ODySSeI je open-source framework, který celý proces automatizuje: detekuje léze, segmentuje je a odhaduje jejich závažnost v reálném čase, bez subjektivního pohledu lékaře.
2 149
pacientů z Evropy, Severní Ameriky a Asie
Framework byl trénován a testován na různorodých skupinách pacientů, aby prokázal schopnost generalizace napříč populacemi.
2,5×
vyšší výkon při detekci lézí oproti baseline
Nová metoda pyramidálního augmentování dat přinesla 2,5násobné zlepšení při detekci lézí, přičemž při segmentaci šlo o 1 až 3 %.
2–3 pixely
přesnost odhadu minimálního průměru lumenu
Odchylka předpovědí od skutečných hodnot je tak malá, že systém dosahuje klinicky použitelné přesnosti bez potřeby standardní kvantitativní koronární angiografie.
Co z toho vyplývá
- Subjektivita lékaře je reálný problém, stejný snímek může různí lékaři vyhodnotit různě, AI tuto variabilitu eliminuje.
- Open-source snižuje bariéru nasazení, framework je dostupný jako plug-and-play webové rozhraní.
- Rychlost je klinicky relevantní, zpracování snímku trvá maximálně sekundy.
- Generalizace napříč populacemi je klíčová, model funguje i na datech z jiných geografických oblastí, než na kterých byl trénován.
- Automatizace nestačí bez přesnosti, studie ukazuje, že pro klinické nasazení musí AI dosahovat přesnosti srovnatelné s expertem.
Náš pohled
AI ve zdravotnictví není o nahrazení lékaře. Je o tom, aby každý pacient dostal stejně kvalitní diagnózu bez ohledu na to, jestli je ošetřován v Bangladéši nebo u nás v Česku.
Michal Dobrovolný
Zakladatel & CTO
Zdroj
Choudhary, A., Sun, X., Mahendiran, T., Senouf, O., Auberson, D., De Bruyne, B., Fournier, S., Muller, O., Abbé, E., Frossard, P., & Thanou, D. (2026). ODySSeI: An Open-Source End-to-End Framework for Automated Detection, Segmentation, and Severity Estimation of Lesions in Invasive Coronary Angiography Images. arXiv:2603.20021. https://arxiv.org/abs/2603.20021
Pokračujte ve čtení
Nepřehlédněte další příspěvky
Chcete AI implementovat ve vaší firmě?
Projdeme spolu vaše potřeby a navrhneme přístup, který přinese měřitelné výsledky.
Napište nám
